הצ'אט שלא מחרטט
וגם: איך יצרתי את "לינקדאין - גרסת המציאות" ועוד עדכונים
אהלן חברים, כאן אמיתי בונה עם הניוזלטר השבועי בנושא AI ופרודוקטיביות.
והשבוע בתוכנית:
הצ’אט שלא מחרטט - הכירו את Perplexity.
איך יצרתי את “לינקדאין גרסת המציאות” בכמה דקות.
אוניברסיטת ה-AI הראשונה.
כלי וידאו חדש שיעיף לכם את המוח.
עוד כמה עדכונים מעניינים.
הצ'אט שלא מחרטט: מי את Perplexity?
מנוע החיפוש Perplexity הוא ללא ספק אחד מכלי ה-AI הכי מסקרנים שקיימים היום. בחודש שעבר הוא אפילו דורג ככלי הטוב ביותר בהשוואה שערך מגזין ה-Wall Street Journal בין הצ'אטים המובילים.
למרות שהוא קיים כבר תקופה, הופתעתי לגלות שהרבה אנשים עדיין לא מכירים אותו או לא בטוחים מה היתרונות שלו, אז חשבתי שהגיע הזמן לכתוב עליו פוסט.
בניגוד למה שלפעמים חושבים, פרפלקסיטי הוא לא מודל שפה בפני עצמו. הוא מערכת המשלבת יכולות חיפוש ואינדוקס מתקדמות ביחד עם היכולות של מודלי שפה קיימים כמו ג'יפיטי וקלוד.
היתרון המרכזי שלו זה הוא שבניגוד לצ'אטים אחרים, הוא לא רק נותן תשובה לשאלה, אלא מבסס את התשובות על מידע שמצא באינטרנט.
זה אומר שכשאתם שואלים שאלה אתם מקבלים תשובה בסגנון התשובות של ChatGPT, אבל עם הפניות למקורות מאומתים - קצת כמו שילוב של ChatGPT עם גוגל.
בראיון של Aravind Srinivasan המנכ"ל שלהם עם לקס פרידמן בשבוע שעבר הוא סיפר שאת הרעיון לקונספט הזה הם לקחו מהאקדמיה שם נהוג להוסיף הפניות למקורות בכל מאמר שמצטטים (גם הוא וגם דניס יארץ הקו פאונדר, הם חוקרי AI מהאקדמיה שהכירו באוניברסיטה).
בראיון ארווינד גם הסביר איך המערכת עובדת מתחת למכסה המנוע. בכל פעם שאתם כותבים שאלה המערכת של Perplexity עושה את סדרת הפעולות הבאות:
מבינה מתוך השאלה את הכוונה שלכם וכותבת שאלות נוספות שיעזרו לה במחקר.
מחפשת מידע רלוונטי באינטרנט לפי השאלות האלה.
מסננת ומדרגת את המקורות שמצאה לפי פרמטרים של איכות, עדכניות וקרדביליות ולפי המאפיינים הדמוגרפיים של המשתמש.
מסכמת את התשובה הסופית בעזרת מודלי שפה מתקדמים של OpenAI, אתרופיק ומודלים נוספים ומציגה לכם תשובה מקיפה עם הפניה למקורות שמצאה.
אבל זה לא נגמר כאן, גם אחרי שקיבלתם את התשובה Perplexity תמשיך להציע לכם את השאלה הבאה שהיא חושבת שתהיו מעוניינים לחפש.
למעשה, יש כאן שינוי תפיסתי של מה זה חיפוש מהקונספט של אינטראקציה חד פעמית לתהליך של מחקר מתמשך.
זה בהחלט רעיון מהפכני עם המון פוטנציאל, אבל חשוב לזכור שיש להם לא גם מעט אתגרים.
מעבר לצורך בחינוך שוק, יש להם אתגרים טכניים כמו הזמן שלוקח לקבל את התשובה ואתגרים מוצריים כמו להצליח להבין את כוונת המשתמשים בכל סוגי החיפושים השונים.
אז באיזה מצבים כדאי לנו השתמש בו ולא במודלי שפה אחרים כמו ג'יפיטי וקלוד?
מהניסיון שלי הוא הכלי הכי טוב למשימות שכוללות מחקר וחיפוש באינטרנט. הוא שימושי גם ליצירת תוכן במצבים בהם יש דגש על אמינות המידע וצורך בסימוכין והפניה למקורות.
הנה כמה רעיונות לשימושים פרקטים:
מחקר שוק:
"תחקור את 5 החברות המובילות בשוק הרכבים החשמליים ותכין טבלה שמשווה ביניהן לפי פרמטרים"
מחקר מתחרים:
"תבצע מחקר מעמיק על חברת נטפליקס לפי המידע שקיים באינטרנט ואז תעשה ניתוח SWOT. "
למידה על תחום חדש:
"מה הם העקרונות הבסיסיים של טכנולוגיית בלוקצ'יין ואיך היא עובדת?"
בדיקת עובדות:
"האם נכון ש...?" והוא יחזיר לכם תשובה עם מקורות.
השוואה בין מוצרים:
"השווה בין iPhone 14 Pro ל-Samsung Galaxy S23 Ultra"
לסיכום, Perplexity הוא כלי מעולה שיכול לחסוך לנו המון זמן במחקר ואיסוף מידע. הוא לא מושלם, אבל הוא בהחלט מציע גישה חדשה לחיפוש מידע באינטרנט ויכול להיות תוספת מעולה לסל הכלים שלכם.
לינקדאין - גרסת המציאות
בואו נודה בזה: כולנו לפעמים קצת מייפים את המציאות פה בלינקדאין.
השבוע ניסיתי לחשוב על משהו משעשע שאני יכול לבנות עם websim ואז הגיע לי הרעיון הבא:
ליצור את הפיד של לינקדאין - אבל עם טוויסט: פיצ'ר שחושף את "הסיפור האמיתי" מאחורי כל פוסט 😉
הנה התוצאה:
החלק המדהים הוא שאני רק הסברתי לו את הקונספט ואת השאר הוא עשה על דעת עצמו!
מה שעוד הפתיע אותי זה היכולת שלו להבין סרקזם והומור.
בעבר כשביקשתי בדיחות הן היו בינוניות מאד והפעם זה הרגיש שהוא הבין את הפואנטה גם ברמת העיצוב וגם ברמת התוכן והביא רעיונות לא רעים בכלל (כשאני כותב "הוא" אני מתכוון למודל החדש של קלוד שבו הוא משתמש מאחורי הקלעים).
עם כל ההתלהבות, חשוב לי להגיד ש-websim עוד רחוק מלהיות באמת שימושי: הוא ממש לא הצטיין בלעקוב אחרי ההוראות שלי, נתקע לא מעט וכרגע גם אין איך לייצא ממנו את הקוד...
אבל עדיין לגמרי מעיף את המוח שאפשר לבנות משהו כזה רק עם פרומפטים!
אגב, האתר שיצרתי בסרטון קיים בwebsim ואתם מומזנים לנסות אותו כאן.
רוצים להתנסות בWebsim בעצמכם?
כל מה שאתם צריכים לעשות זה להיכנס לאתר שלהם ובשורת הדפדפן המדומה שבראש העמוד לתאר לו מה אתם רוצים לבנות.
אחרי שקיבלתם תוצאה ראשונית אפשר לבקש שינויים ותוספות. נכון לעכשיו הכלי עדיין חינמי לגמרי!
אוניברסיטת ה-AI הראשונה
איך יראו הלימודים באוניברסיטה בעוד 3 או 5 שנים מהיום?
אין לי מושג, אבל אני בטוח שהם הולכים להשתנות בצורה דרסטית.
אני יודע שכבר היום מודלי שפה עוזרים לי ללמוד בצורה הרבה יותר מהירה במגוון דרכים:
לחסוך שעות של חיפוש מידע/
לסכם את עיקרי הדברים מתוך מאמרים אקדמיים.
להנגיש חומר כתוב בצורה בצורה ויזואלית.
לפשט קונספטים מורכבים.
ללמוד קוד תוך כדי תכנות ולקבל פידבק.
ללמוד בצורה מותאמת אישית.
אני בטוח שהנושא הזה לא חדש לכם ובטח שמעתם על חברות חדשות שקמו בתחום. גם האוניברסיטאות ואתרי הלימודים כבר מתחילים לשלב AI, אבל לתחושתי - עדיין לא גירדנו את קצה הפוטנציאל.
מי שעוד חושב כך הוא אנדריי קרפטי. אנדריי הוא פאונדר של OpenAI ואחד החוקרים היותר מוערכים בתחום למידת המכונה שכיהן גם כמדען הראשי של טסלה, אחר כך חזר לOpenAI ולפני חצי שנה עזב סופית כדי לעבוד על פרוייקט חדש.
בנוסף להיותו מומחה למודלי שפה הוא גם מורה מעולה וערוץ היוטיוב החינמי שלו הוא אחד ממקורות המידע הכי מעניינים היום ברשת.
אם לא יצא לכם לראות סרטונים שלו ממליץ להתחיל עם הסרטון Intro to Large Language Models בו הוא מסביר איך מודלי שפה עובדים בסרטון של שעה. בסרטונים נוספים שלו הוא מלמד איך הוא בונה את GPT-2 מסקראץ ומנגיש ידע מורכב שהיה נגיש רק למעט אנשים.
לכן, לא הופתעתי לשמוע שהשבוע הוא חשף שהוא מקים חברה חדשה בתחום ההוראה בשם Eureka Labs. שתיהיה כמובן AI First.
הפלטפורמה צפויה לשלב מורים אנושיים עם עוזרי הוראה מבוססי בינה מלאכותית להדרכת הסטודנטים וגם להציע קבוצות לימוד הן דיגיטליות ופיזיות. הקורס הראשון שהוא סיפר עליו הוא, LLM101, הוא קורס ברמת תואר ראשון המלמד סטודנטים לאמן מודלי שפה.
לסיכום, כפי שכתבתי בהתחלה, אין לי ספק שהחינוך הוא אחד התחומים שיושפיעו בצורה דרסטית מהפכת הAI והתחום זכה כעת באחד המדענים המוערכים ביותר בתחום שיעזור להוביל את הדרך.
הפוסט של אנדריי בטוויטר עם ההכרזה המלאה.
פריצת דרך נוספת בתחום הוידאו 🤯
החברה הסינית שהוציאה לאחרונה את מודל הוידאו Kling (שקיבל את הכינוי"Sora הסינית") יצאה השבוע עם כלי חדש ומגניב שמטריף את הרשת בשם “Live Portrait” .
הכלי מאפשר למשתמשים להעלות תמונת פנים ובנוסף סרטון של פנים עם ואז לגרום לתמונה לעשות את אותן הבעות הפנים של הסרטון.
התוצאות - מדהימות!
אגב, טכנולוגית הם לא המציאו את הגלגל, יכולות זיהוי פנים קיימות בהרבה מודלים וכלים.
מה שבאמת מרשים זה הפיצוח המוצרי - בתור יוצר שרוצה לדייק הבעת פנים בסרטון, הרבה יותר קל פשוט להדגים את ההבעה בעצמי מאשר לנסות לתאר אותה במילים, ככה גם מגיעים לרמות דיוק וניואנסים שעוד לא ראינו.
הכלי זמין דרך ה-API שלהם לשימוש מסחרי ואם אתם רוצים לנסות הוא זמין גם ב-Hugging Face וכרגע בחינם.
איך מנסים?
👈נכנסים לאתר בקישור הזה.
👈מעלים תמונה וסרטון.
👈לוחצים Animate.
עוד כמה דברים מעניינים שלא הספקתי לכתוב עליהם:
בשעה טובה לקלוד יש אפליקציית אנדרואיד. עדיין חסרים פה חלק מהפיצ’רים אז בינתיים אני ממשיך להשתמש בגרסת Web אבל מאמין שבקרוב זה ישנתה.
זוכרים את Google Overviews שהיה אמור להחליף את הלינקדים בגוגל ולאיים על המודל העסקי שלה? אז כצפוי גוגל לא פראיירים. מחקר חדש של חברת BrightEdge מראה שיש ירידה בכמות הפעמים שהסיכום מופיע למשתמשים בארה”ב (בארץ הפיצ’ר עדיין זמין).
עד כאן להיום! מזמין אתכם לשתף עם חברים ובנוסף - אשמח מאד לקבל פידבק במייל חוזר!
שיהיה סופשבוע שקט
אמיתי
יש חלופות טובות יותר מ-perplexity למטרות של חיפוש מקורות מידע באינטרנט למטרות של מחקר אקדמי ו/או עסקי?